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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-06 10:45 災害訓練シナリオ自動生成のための地形分類を利用した地理的類似性情報DBの構築手法 ○立花竜馬（日大）・大井昌弘（防災科学技研）・菊間一宏（日大）  IN2025-91 |
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| 抄録 | （和） | 我々は，インターネット上に存在するセンサ情報，行動履歴，位置情報，SNS情報などの多様な情報を協調・集約・蓄積し，そこから有用な情報を抽出・流通させることで，情報価値の飛躍的な向上を目指している．本研究ではその一環として，自治体の図上訓練に使用される災害時訓練シナリオの自動生成に着目する．既存の災害シナリオ自動生成手法では，災害情報が豊富な特定地域のデータベースを用いて他地域の訓練シナリオを生成しているため，災害特性の不適合や地域性の欠如といった課題がある．そこで本研究では，地理的類似性に基づいて他地域の災害情報を適切に転用し，災害データが不足している地域に対しても災害データベースを補完する手法を提案する．具体的には，地理情報の類似度に基づいて他地域の災害情報を補完することでデータの拡充を図り，このデータベースを用いて生成AIにより詳細な災害時訓練シナリオを自動生成する．さらに，生成したシナリオを実際の図上訓練で活用し，専門家による評価を通じて本手法の有効性を検証する．将来的には，避難経路や支援行動を含めた，より実践的な訓練シナリオの自動生成へと発展させることを目指す． |
| （英） | We aim to dramatically enhance information value by coordinating, aggregating, and accumulating diverse information available on the Internet—such as sensor data, behavioral histories, location information, and SNS data—and then extracting and distributing useful insights from it. As part of this effort, this research focuses on the automatic generation of disaster training scenarios used in local government tabletop exercises. Existing automatic disaster scenario generation methods use databases from specific regions rich in disaster information to generate training scenarios for other regions, leading to issues such as mismatched disaster characteristics and a lack of regional specificity. Therefore, this research proposes a method to appropriately repurpose disaster information from other regions based on geographic similarity, thereby supplementing disaster databases for regions lacking sufficient disaster data. Specifically, we enhance data by supplementing disaster information from other regions based on geographic similarity. Using this database, we employ generative AI to automatically generate detailed disaster training scenarios. Furthermore, we utilize the generated scenarios in actual tabletop exercises and verify the effectiveness of this method through expert evaluation. In the future, we aim to develop this further toward the automatic generation of more practical training scenarios, including evacuation routes and support actions. | |
| キーワード | （和） | 災害シナリオ / 付与情報 / BERT / NERモデル / / / / |
| （英） | Disaster Scenario / attribute information / BERT / NER model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 386, IN2025-91, pp. 174-179, 2026年3月. | |
| 資料番号 | IN2025-91 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2025-91 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | Okinawa-Ken Shichoson Jichi Kaikan |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2026-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 災害訓練シナリオ自動生成のための地形分類を利用した地理的類似性情報DBの構築手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method for Constructing a Geographic Similarity Information Database Using Terrain Classification for Automated Disaster Drill Scenario Generation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 災害シナリオ / Disaster Scenario |
| キーワード(2)（和/英） | 付与情報 / attribute information |
| キーワード(3)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(4)（和/英） | NERモデル / NER model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 立花 竜馬 / Ryoma Tachibana / タチバナ リョウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大井 昌弘 / Masahiro Ooi / オオイ マサヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 防災科学技術研究所 (略称： 防災科学技研) National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience (略称： NIED) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菊間 一宏 / Kazuhiro Kikuma / キクマ カズヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-06 10:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2025-91 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.386 |
| ページ範囲 | pp.174-179 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (IN) |
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